论文部分内容阅读
为了降低无线传感器网络在目标跟踪过程中的网络能耗，提出了一种时间异步条件下的分布式目标跟踪方法。首先，依据节点到目标的距离进行动态成簇，以跟踪簇为时间的计算单元，由簇头完成簇内跟踪时间计算及簇间贯序传递，然后引入并行粒子滤波（PPF）算法将粒子集分为多个子集，在子节点处并行采样、计算权重和重采样，最后，簇头节点收集各子节点上传的结果并完成目标的局部状态估计。仿真结果表明，PPF算法具有较好的跟踪精度，且相比于集中式粒子滤波（CPF）算法，可降低约38％的通信量。